如何用python对一篇中文文章进行词频统计并绘制词云图。

要对一篇中文文章进行词频统计并绘制词云图，可以使用Python中的jieba和wordcloud库。步骤如下：

1. 安装jieba和wordcloud库。在命令行中输入以下命令：

   pip install jieba
   pip install wordcloud

2. 导入所需库：

   import jieba
   from wordcloud import WordCloud
   import matplotlib.pyplot as plt
   from PIL import Image
   import numpy as np

3. 打开中文文章并读取：

   with open('article.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
       article = f.read()

4. 使用jieba分词，并统计词频：

   words = jieba.lcut(article)  # 使用精确模式分词
   freq = {}
   for word in words:
       if len(word) > 1:  # 只统计长度大于1的词语
           freq[word] = freq.get(word, 0) + 1

5. 生成词云图：

   mask = np.array(Image.open('mask.png'))  # 打开遮罩图片
   wc = WordCloud(background_color='white', font_path='msyh.ttc', mask=mask, max_words=200, max_font_size=100, random_state=42)
   wc.generate_from_frequencies(freq)  # 根据词频生成词云图
   plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
   plt.axis('off')
   plt.show()

其中，mask参数指定了词云图的形状，max_words和max_font_size分别指定了最多显示的词数和词的最大字号，font_path指定了使用的字体。

完整代码如下：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

with open('article.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    article = f.read()

words = jieba.lcut(article)
freq = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        freq[word] = freq.get(word, 0) + 1

mask = np.array(Image.open('mask.png'))
wc = WordCloud(background_color='white', font_path='msyh.ttc', mask=mask, max_words=200, max_font_size=100, random_state=42)
wc.generate_from_frequencies(freq)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

其中，article.txt是要处理的文章，mask.png是词云图的形状图片，msyh.ttc是字体文件。